|
|
為了加強管理，某公司希望在其廠區使用指紋識別技術進行員工考勤。該公司廠區估計員工人數為：3-5千人，廠區內共有3個大門、10個小門，員工指紋考勤點分布在各個小門的入口處，每個小門考勤人數大約為400人，即本系統解決方案需要完成3-5千名員工的日常指紋考勤管理。
在眾多的用于身份驗證的生物識別技術中，指紋識別技術是目前最方便、可靠、非侵害和價格便宜的解決方案。指紋識別作為識別技術有著悠久的歷史，這種技術通過分析指紋的全局特征和局部特征，從指紋中抽取的特征值可以非常的詳盡以便可靠地通過指紋來確認一個人的身份。平均每個指紋都有幾個獨一無二可測量的特征點，每個特征點都有大約七個特征，我們的十個手指產生最少4900個獨立可測量的特征--這足夠來確認指紋識別是否是一個更加可靠的鑒別方式。
指紋是人體獨一無二的特征，并且它們的復雜度足以提供用于鑒別的足夠特征；如果我們想要增加可靠性，我們只需登記更多的指紋，鑒別更多的手指，最多可以多達十個，而每一個指紋都是獨一無二的；掃描指紋的速度很快，使用非常方便；讀取指紋時，用戶必需將手指與指紋采集頭相互接觸，與指紋采集頭直接接觸是讀取人體生物特征最可靠的方法。這也是指紋識別技術能夠占領大部份市場的一個主要原因。
該公司廠區估計員工人數為：3-5千人，廠區內共有3個大門、10個小門，員工指紋考勤點分布在各個小門的入口處，每個小門考勤人數大約為400人，即本系統解決方案需要完成3-5千名員工的日常指紋考勤管理。
主要技術困難及其解決方法：
(1)人數多
指紋識別算法方面
盡管Biokey是目前最快的指紋識別算法，但是若以4千人每人登記2枚指紋來算，整個系統需要登記的指紋數為8千枚，在PentiumⅢ800的計算機上考勤通過的平均驗證時間就達到了3秒，而考勤失敗的驗證時間達到了5秒，這顯然是不能夠接受的，因此必須采取必要的手段來解決此問題。在考勤時，人們能夠接受最多3秒的驗證時間，因此一個驗證終端驗證指紋時搜索的范圍就不能超過4000枚指紋。
方法一：在某一個驗證終端，限制搜索的人數在可接受范圍。例如只允許某一分廠的員工在該廠前的考勤機上用指紋簽到，而在別處簽到時不能識別。通常情況下，員工只需要在自己的分廠進行考勤、也只能進出自己的分廠，因此這種方法可以運用在小于2000人的分廠上，進行考勤是可行的。然而對于大門處的考勤管理，每一個分廠的員工都有可能使用，因此就不能使用該方法了。
方法二：在比對指紋前輸入工號。這樣一來，系統只需要比對與該工號相同的登記指紋即可驗證員工的身份，屬于一對一的比對，因此對于能夠在此驗證的員工數量就沒有任何限制了。該方法的缺點在于：必須輸入員工的工號，這會增加員工的記憶負擔和使用時的操作時間。
員工操作方面
由于上下班時間比較集中，因此上下班時的考勤就會聚集很多員工，必須要保證他們能夠在短時間內完成考勤，不應該出現排長隊現象。
每個人考勤的時間不能簡單地計算為計算機比對指紋的時間，因為員工還需要有走向考勤機、按指紋的過程，另外指紋有可能一次識別不出來，也可能員工操作不當，導致識別失敗等等，根據實際經驗，每個員工的平均通過時間為3秒。以20分鐘作為一次考勤的時間估算，一個考勤點可以容納450人同時考勤。考慮到突發事件的存在，因此每個考勤點只能按400人計算。
對于大于400人的分廠，建議必須按照實際人數的多少來設立考勤點的數量，例如1000人同時上下班的分廠應該設立3個考勤點,或者一臺計算機連接3個考勤終端。少于400人的分廠可以只設立一個考勤點。
(2)指紋識別技術的不可靠性
指紋識別技術并非100%可靠，存在著兩個指針"拒真率"和"認假率"用來刻畫一個指紋識別系統識別的可靠性：
拒真率：指系統把不能識別一個已經登記的指紋的概率百分比。
認假率：指系統把一指紋錯誤地識別成為其它指紋的概率百分比。
中控科技的Biokey指紋識別技術是目前最可靠的指紋識別技術之一，標稱的拒真率為1.0%，認假率為0.001%，這意味著4000名員工中，有50名左右的員工指紋識別難于通過，同時以最多的4000名員工的分廠計算，一個月可能會出現一次誤判。
拒真率和認假率是兩個相互制約的指針，降低其中之一，另一個就會上升。由于認假率是一個非常關鍵的指針，我們必須保證至少在一個月內不會出現過多的誤判。對于出現誤判時，必須管理員在管理程序中修改紀錄，以保證考勤的正確性。
輸入號碼和結合卡使用是解決系統識別性能的最有效方法。比對指紋時僅僅與自己的指紋進行比對，因此不存在認假的可能性，為了防止代人考勤，認假率可以調節到0.1%左右，此時的拒真率為0.6%，把識別困難的人降低到了24人。
(3)小結
如果有專人負責考勤的統計，那么可以只用指紋進行考勤，對于大型的工廠和企業來說，這是首選方案。如果不希望出現誤判情況，可以采用ID+指紋的方式進行考勤。
來源：中國一卡通網 |
|
